Что лучше бизнес аналитик или системный аналитик

Руководитель проектов «Технократии» Алина Шарафеева, опираясь на собственный опыт в аналитике, объясняет, в чем отличие между двумя видами аналитиков и подсказывает, что выбрать новичкам.

В спорах о том, кто такие бизнес и системные аналитики, и какой функционал они в себе собой несут, сломано немало копий. А особенно важен этот вопрос для новичков в профессии, которые не знают, какое направление работы выбрать.

Кто такой аналитик?

Аналитик – это палочка-выручалочка на проекте, он умеет выявлять истинную потребность и боль заказчика, выступает переводчиком с языка «программистов» на «человеческий» и обратно.

Но если вам важны описания из Википедии, то вот определение из русскоязычной версии:

При работе над проектом, обычно, процесс передачи информации строится следующим образом: Заказчик — > Аналитик -> Разработчик; Разработчик — > Аналитик — > Заказчик.

Кто может стать аналитиком?

В глобальном смысле — любой человек. Но с определенными требованиями, о которых расскажу далее. Сейчас, несмотря на обилие вакансий на рынке, на такую специальность достаточно редко обучают в ВУЗах. Поэтому, ориентироваться на строчку в дипломе работодателю крайне сложно, и в ход идут стандартные способы выявления необходимых способностей у соискателя. Лично у меня хватает знакомых, которые в другой жизни могли быть психологами, ветеринарами, маркетологами и механиками, но в конечном счете они стали аналитиками.

Если Вы умеете выстраивать причинно-следственную связь, правильно задавать вопросы и слышать (а не слушать), что вам говорят, хотите узнавать новое и погрузиться в мир ИТ, то у вас есть все шансы стать аналитиком.

А в чем все-таки разница между системными и бизнес аналитиком?

В разных компаниях требования к бизнес-аналитикам и системным могут отличаться. Даже в крупной ИТ-компании при наличии нескольких структурных подразделений люди, находясь на одной должности, могут выполнять разные обязанности.

Поэтому ниже я опишу собственный опыт по поводу отличий двух типов аналитиков.

Бизнес-аналитик – про общение с заказчиком и погружение в предметную область.

Системный – про общение с разработчиками и погружение в продукт.

Я не буду рассказывать про то, какими качествами должен обладать каждый сотрудник – ответственность, вежливость, самостоятельность, уверенное пользование ПК и т.д.– это все должно идти в комплекте поставки по умолчанию.

Лучше рассмотреть подробнее каждый из типов. Начнем с бизнес-аналитиков:

Теперь переходим к системным аналитиками. Вот, что нужно знать, выбирая эту профессию:

Конечно, часто бывает так, что обязанности пересекаются, а иногда функции системного и бизнес аналитика пытаются объединить в одном лице. Но найти такого многостаночника зачастую гораздо сложнее, чем работать с двумя отдельными специалистами.

Если вы хорошо знаете технический язык и/или успели поработать в разработке, но при этом не хотите заниматься непосредственно программированием, то вам открыт путь в системные аналитики. А если у вас есть желание «войти в ИТ» из другой области бизнеса и вы готовы поработать транслятором идей заказчика, то бизнес-аналитика ваш выбор. В любом случае, выбирайте какая профессия вам по душе, и добро пожаловать в мир ИТ!

Проблема

У некоторых моих знакомых, коллег, руководителей, эйчаров, представителей «бизнеса» в головах образовалась путаница между видами аналитиков. Понятие «аналитик» используется для совсем не похожих друг на друга профессий — бизнес-аналитик (БА), системный аналитик (СА), дата аналитик, UX-аналитик, аналитик информационной безопасности, аналитик бизнес-процессов и ещё 5–10 других, все эти виды имеют массу различий. Сейчас про конкретные два, наиболее спутанные между собой, но сильно различающиеся в отечественных IT-реалиях.

Кому будет полезна эта статья:

В общем, «Счастье для всех, даром»

Допущения

В этой статье говорится больше про ИТ-сферу.

Рассматривается «дистиллированное» значение должностей. В реальной жизни, особенно в командах, где развивают T-shaped skills (модель развития у сотрудника компетенций из смежных профессий), всё сложнее и запутаннее, но, если ваш аналитик не многоликий Янус, то переход между разными обязанностями представляет непростую задачу.

Основная часть

Общаясь с БА и СА из различных по размеру компаний и проектов, я увидел разлад в понятиях, который рождает споры. Как это обычно бывает, отсутствие общепринятой терминологии, мешает распределению задач и ответственности в проекте между теми, кто способен их выполнять с наибольшей эффективностью. Чтобы апеллировать к объективному источнику в этих спорах, я решил поискать мнения в сети.

Делюсь результатами своих поисков.

Бизнес-анализ и системный анализ в ИТ — это наборы практик, методов и задач, которые упрощают разработку информационных систем, необходимых для решения бизнес-целей организаций. Путаница между этими двумя понятиями существует не только в отечественной среде, так:

https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_analyst:

A systems analyst is typically confined to an assigned or given system and will often work in conjunction with a business analyst. These roles, although having some overlap, are not the same.

В качестве источников, которые могли бы установить «водораздельную черту» между СА и БА я попытался использовать своды знаний БА, общепринятую профессиональную литературу, нормативные документы и статьи на разных ресурсах. Найти достаточно чётко сформулированное разделение мне не удалось. И вот почему:

• В современных русскоязычных статьях и книгах, попавшихся мне, найти истину не удалось — чаще всего мнение привязано к конкретной организационной культуре, структуре или ситуации. В некоторых статьях СА могли назвать «системным администратором», в других его пытались сравнить с финансовым аналитиком и так далее (указывать ссылки во избежание конфликтных ситуаций не буду), в третьих БА и СА рассматривались совместно в противовес другим видам аналитиков. 
• В иностранной литературе (основой изучения для БА/СА многие считают книги К.Вигерса и Д.Битти, BABOK, А.Коберна, PMI Guide to business analysis и т. д.), в которых разделения БА и СА отсутствует принципиально. В некотором роде, возможно из-за различий в бизнес-культуре, они ещё больше вводят в заблуждение. Так, книга К.Вигерса и Д.Битти определяет бизнес-аналитика, как «роль в проектной команде, основной обязанностью которой является работа с представителями заинтересованных лиц для выявления, анализа, спецификация, валидация и управление требованиями в проекте. А также его называют аналитиком требований, системным аналитиком, инженером требований, менеджером требований, аналитиков бизнес-систем или просто аналитиком». То есть понятия неотделимы и приравнены друг к другу. В книгах PMI и IIBA упоминание термина «system analyst» вообще довольно скудно, а уж описание его отличия от «business analyst» нет и в помине.
• Нормативная документация Минтруда (профессиональные стандарты) приводит довольно близкое к реальному разделению, хотя БА в стандарте рассмотрен далеко от ИТ. При этом возникает понимание, почему в отечественном бизнесе понятия так разделены — призма стандартов. Роль БА здесь — обеспечение возможности проведения изменений в организации, приносящих пользу заинтересованным сторонам, путём выявления потребностей заинтересованных сторон и обоснования решений, описывающих возможные пути реализации изменений. Роль СА — разработка, восстановление и сопровождение требований к ПО, информационной системе, продукту, средству, на протяжении их жизненного цикла.

В сложившейся ситуации, предлагаю своё видение, основываясь на опыте работы в российских ИТ-компаниях как со стороны заказчика, так и со стороны исполнителя при разработке информационных систем. В этом помог подход из работы автора Alan Vongsavanh, которой изучил литературу и результаты нескольких интервью и собрал перечень основных навыков, составляющих львиную долю рутинной деятельности БА и СА (основную часть рабочего времени):

*В иностранных источниках используются более подходящие термины «technology focused» и «business focused».

Где:

В совокупности эти действия позволяют сформировать полный цикл анализа требований, доведения его от заказчика до разработчика, а после — доведение готового продукта от команды разработки до заказчика. Такое взаимодействие легко ложится на фреймворки, например так оно выглядит в V-Model, водопадной модели или гибких методологиях:

Почему именно такое разделение

Навыки, требуемые БА и СА верхнеуровнево схожи, но дьявол кроется в деталях. Системному аналитику требуется намного больше практических технических навыков для полноценной деятельности, он гораздо ближе к группе технических специалистов и должен лучше понимать их язык (без этого сложно добиться уважения в коллективе, а значит, невозможно транслировать свое видение). БА в ИТ больше настроен на коммуникацию с бизнесом, его задача — определить нужду (боль), найти, сформулировать и предложить решение проблемы бизнес-заказчика с помощью ИТ систем, в некотором роде «продать» это решение. Близость и понимание пользователя помогают БА эффективнее приоритизировать задачи, описывать нефункциональные требования и ограничения в конкретном случае.

Более того, БА присущи чрезмерные требования к системе, он мыслит целями бизнеса и не должен быть скован возможностями технологий, что для СА неприемлемо. Иногда такие чрезмерные требования БА помогают найти действительно прорывные решения.

При этом есть и ограничения. У БА — это рамки доменной или изученной отрасли (например: глубокое знание правил банковской деятельности), у СА — технологий и системы (например: выдающийся опыт работы с продуктами oracle). Эти ограничения могут быть препятствием при переходе между командами, проектами и компаниями, но быстро устраняются при желании и помощи коллег.

Практически всегда аналитик в команде играет обе роли в большей или меньшей мере  (поэтому хотелось бы избежать споров о совмещении «а у нас БА ещё и вирусолог»). В некоторых случаях аналитики могут быть и не нужны, в некоторых — один специалист может полноценно выполнять обе роли. Это не нарушает правила, а говорит о совмещении ролей, уровне зрелости и ценности конкретного специалиста. В случае опытного работника — это вполне нормально, но странным выглядит вакансия «junior BA» со знанием SQL, JS и API на всем известном сайте.

https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_analyst:

Some dedicated professionals possess practical knowledge in both areas (business and systems analysis) and manage to successfully combine both of these occupations, effectively blurring the line between business analyst and systems analyst.

Абстрактный пример:

Иван — БА компании «Исполнитель».
Ева — системный аналитик компании  «Исполнитель».
Компании «Заказчик» нужна крупная доработка имеющейся системы. 

В этой ситуации задачи Ивана (БА): выявить функциональные и нефункциональные требования Заказчика и Исполнителя, устранить противоречия между заинтересованными лицами для  определения  приемлемого решения, создать прототипы, взаимодействовать с заказчиком процессе разработки, осуществить демо-показ и приемку работы. Делать все это сообща с Евой.

Задачи Евы (СА): спроектировать доработку оптимальным образом, описать ее влияние на систему, ограничения и возможные улучшения, создать спецификацию, декомпозировать и передать в разработку задачи, проконтролировать их своевременное выполнение в соответствии с требованиями. Делать все это сообща с Иваном.

Вместо вывода

Из каждого утюга слышно, что со временем сложность бизнес-проблем и их ИТ-решений возрастает по экспоненте. Наравне с этим стек технологий развивается интенсивно и экстенсивно, вширь и вглубь. Выбор правильной композиции технологий может дать прорывные конкурентные преимущества, но и действовать губительно, часто выбор осуществляется на годы вперед, ставя разработчиков в узкие рамки. 

Сложившаяся ситуация требует от ИТ аналитиков (1) глубокого познания предметной области бизнеса, особенностей внутренних процессов, внешней среды и трендов, (2) не менее глубоких знаний технологий, часто практического их использования.

Можно быть идеалистом, искать гения и требовать от него высокого понимания различных, если не полярных областей знаний. Можно спуститься на землю и понять, что такая двойственность обязанностей с большой вероятностью приведет к факапу в обоих направлениях. Сидеть на двух стульях — не лучшая практика. 

Если сложность проекта требует наличия БА и СА, то для начала следует сформировать понятие, какой уровень знания бизнеса и технических особенностей нужен от специалиста и транслировать его в публикуемую вакансию, стратегию собеседования и тестирования. Всегда хочется «one size fits all», но мы живем в реальной жизни, где это скорее осложнит поиск и увеличит цену привлечения «многостаночника».

Коллегам, нашедшим себя или планирующим работать БА или СА, советую провести такую же процедуру и честно понять для себя, хотите ли вы (1) искать зерно истины в часто не поддающемся алгоритмам и логике, постоянно изменяющемся бизнесе или (2) исследовать и проектировать сложные, запутанные, но интересные системы. Это поможет сократить путь к выбранной вершине и уменьшить дискомфорт от нахождения не на своем месте в погоне за «красивой должностью». 

Appendix

Ну что, Главред, теперь понятнее? =)

В этом материале разберем, в чем сходства и отличия 3-х разных профессий: бизнес-аналитика, системного аналитика и Data Analyst’а (аналитика данных) с комментариями руководства BABOK®Guide. Также читайте в нашей статье, может ли один человек совмещать все 3 специализации и в каких случаях это целесообразно.

Кто есть кто в мире аналитики

Если смотреть на современный рынок труда, может сложиться впечатление, что большинство компаний ищут универсального профессионала, который будет совмещать обязанности системного и бизнес-аналитика. Немного особняком стоит аналитик данных, в описаниях вакансий для которого встречаются рабочие задачи ученого по данным (Data Scientist’а) и BI-специалиста. При том, что все перечисленные специализации ориентированы на решение прикладных проблем с помощью анализа, каждая из них имеет свои объекты, методы и средства профессиональной деятельности, которые отличаются друг от друга.

Примечательно, что в России пока официально не существует профессии «аналитик данных» в связи с отсутствием соответствующего профессионального стандарта. Системный и бизнес-аналитик признаны отечественным Министерством труда, о чем свидетельствуют профессиональные стандарты, которые мы рассмотрим далее.

Бизнес-аналитик vs системный: в чем разница

Прежде всего отметим, что обе рассматриваемые профессии очень молодые – им нет еще и 10 лет. Профессиональный стандарт «Системный аналитик» утвержден Приказом Минтруда в 2014 году [1], а «Бизнес-аналитик» – в 2018 [2].

Детальное сравнение этих стандартов показывает основную разницу между системным и бизнес-аналитиком:

• системный аналитик работает с требованиями к программному обеспечению (ПО), автоматизированной или информационной системе, тогда как бизнес-аналитик не ограничивается только этими корпоративными активами, а обеспечивает возможность проведения изменений в организации, которые принесут пользу заинтересованным сторонам (стейкхолдерам) через выявление их потребностей и обоснование оптимальных решений.
• поскольку системный аналитик фокусируется на ПО, стандарт уделяет большое внимание разработке программной документации (техническое задание, программа и методика испытаний, различные аспекты тестирования, регламенты эксплуатации системы), а бизнес-аналитик должен уметь представлять информацию стейкхолдерам комплексно, разными способами и в различных форматах с учетом цели и аудитории, о чем мы писали в этой статье;
• типичные менеджерские задачи (в смысле управления людьми) четче прописаны в стандарте «Системный аналитик» (функция «Оценка квалификации, аттестация и планирование профессионального развития системных аналитиков»), тогда как бизнес-аналитик больше сосредоточен на управлении собственной деятельностью по бизнес-анализу.

Однако, разбирая подробно каждую трудовую функцию, можно выявить множество похожих действий, умений и знаний. Например, следующие задачи в разных профессиональных стандартах отличаются лишь формулировками:

• выявление информации у стейкхолдеров;
• разработка требований к программному обеспечению, которое, в основном, и является решением для удовлетворения потребностей стейкхолдеров в терминах BABOK;
• разработка технико-экономического обоснования и расчет финансовых параметров возможных решений (окупаемость и прочие целевые показатели);
• оценка изменений;
• анализ рисков;
• наглядное представление информации для обсуждения с заинтересованными сторонами.

Таким образом, рабочие задачи системного и бизнес-аналитика пересекаются в области проектирования и внедрения программного обеспечения. Однако, деятельность бизнес-аналитика охватывает предприятие шире, включая изучение и реинжиниринг бизнес-процессов и организационной структуры, а также анализ и разработку стратегии изменений всей организации.

Чем отличаются аналитик данных, BI-специалист и Data Scientist

В отличие от системного и бизнес-аналитика, которые взаимодействуют со стейкхолдерами и прикладными решениями, аналитик данных работает с массивами информации, извлекая из них сведения, ценные для бизнеса с точки зрения принятия оптимальных управленческих решений. Часто аналитик данных работает только со структурированными данными в рамках специализированных дэшбордов BI-систем (Business Intelligence), таких как Power BI, Tableau, Google Data Studio и т.д. В этом случае он выполняет обязанности BI-специалиста, настраивая витрины данных ток, чтобы они наглядно показывали текущие тенденции и важные производственные показатели. Как правило, именно эту картину и принято называть «бизнес-аналитикой» или бизнес-аналитикой данных (Business Data Analytics) в терминологии международного института бизнес-анализа IIBA®, о чем мы упоминаем здесь. Не стоит путать это понятие с бизнес-анализом – рядом задач по выявлению бизнес-проблем, выяснению потребностей заинтересованных сторон, обоснованию решений и обеспечению проведения изменений в организации, как это регламентирует BABOK®Guide и отечественный профстандарт [2].

Если же необходимо проанализировать так называемые «сырые данные» из разных источников и представленные в разных форматах, то Data Analyst выполняет целый комплекс специальных операций [3]:

• сбор данных;
• подготовка данных к анализу (выборка, очистка, сортировка);
• поиск закономерностей в информационных наборах;
• визуализация данных для быстрого понимания имеющихся результатов и будущих тенденций;
• формулирование гипотез по улучшению конкретных бизнес-метрик за счет изменения других показателей.

Иногда аналитик больших данных (Big Data) также занимается разработкой и тестированием моделей машинного обучения (Machine Learning). Однако, в большинстве случаев, Machine Learning является областью ответственности другого Big Data специалиста – исследователя или ученого по данным (Data Scientist’а) [3].

По сравнению с аналитиком данных, Data Scientist больше фокусируется на автоматизации процессов сбора и подготовки информации, включая построение так называемых конвейеров обработки данных (data pipeline). Эти задачи пересекаются с работой инженера данных (Data Engineer) и требуют владения технологиями Big Data (Apache Hadoop, Spark, Kafka), облачными вычислениями и инструментами разработки программного обеспечения, включая навыки построения распределенных приложений и опыт быстрого развертывания решений с помощью современного DevOps-инструментария [4].

Подводя итог описанию различных профессий в области анализа, отметим, что на практике в небольших компаниях все эти специализации могут совмещаться и выполняться одним человеком. Однако, в крупных проектах и больших корпорациях обычно присутствует профильное разделение, т.к. из-за огромного объема работ «пропускная способность» одного человека не позволяет ему обеспечить качественное выполнение всех задач. Кроме того, сегодня также можно встретить продуктового и веб-аналитика, о которых мы рассказываем здесь и здесь.

Если вы все-такие не до конца уяснили отличия системного и бизнес-аналитика, читайте нашу новую статью с наглядным примером. А разобраться с основами системного и бизнес-анализа в прикладном смысле, в т.ч. с точки зрения руководства BABOK®Guide на практических примерах вам помогут курсы нашей Школы прикладного бизнес-анализа в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации системных и бизнес-аналитиков в Москве:

• Лучшее из BABOK®Guide: ТОП-10 задач и техник для аналитика
• Управление бизнес-анализом – курс для руководителей

Источники

1. Профессиональный стандарт «Системный аналитик» http://fgosvo.ru/uploadfiles/profstandart/06.022.pdf
2. Профессиональный стандарт «Бизнес-аналитик» http://fgosvo.ru/uploadfiles/profstandart/08.036_1.pdf
3. Кто такой Data Analyst в Big Data: что нужно знать аналитику данных https://www.bigdataschool.ru/bigdata/data-analyst-big-data.html
4. Data Analytics and Data Science: сходства и различия https://chernobrovov.ru/articles/analitika-dannyh-i-data-science-shodstva-i-razlichiya.html

Аналитик — специалист, который работает с информацией, умеет её собирать, обрабатывать и формировать на основе имеющихся данных рекомендации и выводы. Однако словом «аналитик» можно обозначить целую категорию профессий, в одной и той же компании аналитики могут работать и в IT-отделе, и в маркетинге, и в управлении, и их обязанности будут заметно отличаться.

В этой статье мы рассмотрим сразу восемь профессий, которые могут скрываться под словом «аналитик» — и, может, одна из них будет наиболее подходящей именно вам?

Бизнес-аналитик

Начнём со специалиста, который принимает решения, влияющие на работу компании в целом. Бизнес-аналитик — это человек, который продумывает пути оптимизации бизнес-процессов в компании. Под бизнес-процессами при этом подразумеваются действия, направленные на создание продуктов или предоставления услуг клиентам.

Например, руководство компании, производящей йогурты, отмечает, что заметная часть продукции списывается как брак. Чтобы установить причины и предложить способы решения проблемы, бизнес-аналитик проводит исследование: изучает производство, чтобы отметить, на каком этапе отбраковывается продукция, проверяет внутреннюю документацию, согласно которой проводится списание, изучает отчеты… И, в конечном счёте, находит источник проблемы и предлагает возможные пути решения. 

Бизнес-аналитики также привлекаются на этапе внедрения тех или иных изменений в бизнес-процессах компании — например, дают свою экспертную оценку при введении нового формата планирования внутри компании.

Бизнес-аналитики могут работать не только над решением конкретных проблем, но и проводить общий аудит — изучать текущие процессы в компании, выявлять «проблемные точки», продумывать возможные пути решения и обосновывать их перед руководством.

Бизнес-аналитику важно:

• разбираться в основных показателях бизнеса, маркетинга, брендинга. Например, выручка, маржа, ROI и других;

• владеть знаниями по непосредственно бизнес-анализу (стандарты BABOK) и методологией описания архитектуры предприятий (TOGAF);

• разбираться в методологиях разработки — например, Agile, Scrum;

• владеть презентационными навыками, уметь формулировать и визуализировать свои идеи — в этом пригодятся Power Point (или KeyNote), Visio, Miro и Mind Map;

• иметь хорошие коммуникационные навыки, поскольку бизнес-аналитики много общаются с людьми.

Кому подойдет это направление аналитики?

Тем, кому интересно попробовать себя в управлении, разбираться не столько в данных, сколько в процессах. Также это направление может быть интересно и полезно тем, кто в будущем хотел бы открыть свой бизнес или работать в высшем менеджменте.

Узнать больше об этой профессии можно на странице нашего факультета бизнес-аналитики.

Продуктовый аналитик 

Продуктовый аналитик занимается развитием конкретного продукта компании (например, приложения или учебного курса) и ищет зоны роста, касающиеся как текущего состояния, так и перспектив развития продукта.

Продуктовый аналитик также изучает бизнес-показатели, но при этом он уделяет много времени изучению обратной связи от потребителей или пользователей, анализирует, как они используют продукт, чем довольны, на что жалуются. Он внимательно отслеживает реакцию на все нововведения — например, проверяет, используются ли новые фильтры в интернет-магазине. Или изучает, привело ли совершенствование рекомендательной системы в онлайн-кинотеатре к большей досматриваемости фильмов.

Продуктовый аналитик постоянно изучает поступающие данные, работает с пользовательскими сценариями, воронками продаж, следит за новинками рынка и конкурентами. Он же формирует гипотезы дальнейшего совершенствования продукта, ставит прогнозы по KPI и метрикам после внедрения нововведений.

Первое, с чем должен уметь работать продуктовый аналитик — это рынок. Нужно уметь оценивать продуктовые показатели, поведение пользователей, конкурентов, проводить качественные и количественные исследования.

Второе — уметь рассчитывать вероятности и строить прогнозы. Для этого обычно используют:

• системы для продуктовой аналитики — например, Amplitude;

• системы для работы с данными — SQL, PosgreSQL Power Query; 

• системы бизнес-аналитики — Power BI, Tableau, Qlik Sense; 

• инструменты программирования — например, язык Python.

Также важно уметь проектировать AB-тесты и разрабатывать стратегии развития продукта.

Кому подойдет это направление аналитики?

Тем, кому интересно полностью погрузиться в какой-то один проект и развивать его. Среди аналитических профессий рабочий день и инструменты продуктового аналитика наиболее разнообразны — он работает и с ценами, и с интерфейсами, и с отзывами, поэтому эта профессия может стать хорошей точкой входа в аналитическую сферу в целом.

Узнать больше об этой профессии можно на странице нашего факультета продуктовой аналитики.

Маркетинговый аналитик

Этот специалист также имеет большое влияние на работу компании в целом, может повлиять на глобальные процессы и распоряжаться солидными бюджетами. Маркетинговый аналитик определяет, какие маркетинговые каналы (например, наружная реклама, спецпроекты в интернет-СМИ или дегустации) будут использоваться бизнесом в ближайшей перспективе.

Основное, в чем должен разбираться маркетинговый аналитик — это каналы коммуникаций. Важно уметь оценивать потенциал различных рекламных площадок и их аудиторию, рассчитывать стоимость и распределять бюджеты, ставить KPI, а также прогнозировать и оценивать показатели. Задачей маркетингового аналитика может быть, например, определение того, на каких сайтах будет анонсироваться новый вкус йогурта, или оценка влияния недавней благотворительной акции на имидж компании.

 Маркетинговые аналитики активно используют:

• инструменты digital-аналитики — Google Analytics, Яндекс.Метрика, AppsFlyer, Ajust;

• инструменты для размещения рекламы — Яндекс.Директ, Google Adwards, MyTarget;

• системы анализа данных и бизнес-анализа. 

Функционал такого специалиста уже, чем у продуктового аналитика, но шире, чем у веб-аналитика, о котором мы поговорим далее.

Кому подойдет это направление аналитики?

Тем, кто интересуется рекламой и средствами массовой информации, кому интересно работать как со статистикой, так и с бизнес-категориями, имиджем и с креативными материалами.

Отдельного факультета маркетинговой аналитики в GeekBrains пока нет, но многое из того, что важно знать такому специалисту, можно освоить в рамках курса интернет-маркетолог.

Веб-аналитик

Веб-аналитик – это специалист, который отвечает за количественные показатели маркетинговых активностей компании в интернет-пространстве. В зависимости от масштабов компании, веб-аналитик может выполнять часть функций маркетингового аналитика. Но, как правило, он работает на более тактическом и техническом уровне.

Веб-аналитик постоянно отслеживает текущие маркетинговые активности компании в интернете, выгружает и изучает данные, составляет отчеты и дашборды (визуализированные отчеты, например, инфографики). Затем формирует рекомендации, а иногда и самостоятельно меняет настройки рекламных кампаний. 

Например, увидев, что размещение одного из баннеров обходится компании неоправданно дорого, веб-аналитик оценивает причины. Возможно, баннер размещен на площадке с неподходящей аудиторией, в неправильном месте или с него недостаточно четко считывается сообщение, которое бренд хотел донести до аудитории.

Веб-аналитик изучает клики, просмотры, переходы на сайт, покупки в интернет-магазинах и в целом поведение пользователей на сайтах и в социальных сетях. Для этого он:

• работает с Google Analytics и Яндекс.Метрикой; 

• настраивает рекламные кампании в Яндекс.Директе и Google Adwords; 

• устанавливает рекламные счетчики, разметки и пиксели с помощью программных инструментов и сервисов. Например, HTML, XML, Javascript, Google Tag Manager, Google Data Studio; 

• работает с системами CMS, инструментами AB-тестирования и веб-аналитики — например, App Metrica, AppsFlyer, Ajust, Similarweb.

Кому подойдет это направление аналитики?

Тем, кому интересно постоянно отслеживать меняющиеся показатели, быстро формулировать гипотезы – и тут же проверять результат. Проводить эксперименты, наблюдать, измерять, отслеживать — эта работа похожа на труд научного сотрудника или исследователя, только в цифровом мире.

Системный аналитик

Профессия системного аналитика одновременно схожа как с бизнес-аналитикой, так и с продуктовой. Системный аналитик занимается проектированием, реализацией и развитием внутренних информационных систем, продуктов и сервисов.

Он работает в тесной связке с отделом разработки, задает рамки и формирует технические задания и рекомендации для программистов. Например, банк решает автоматизировать процесс отслеживания наличных в своих банкоматах — и просит разработчиков создать соответствующее программное обеспечение (ПО). Системный аналитик продумывает алгоритм и суть работы этой программы, оценивает нагрузку и скорость работы систем, прописывает возможные ошибки и способы их решения. И, на основе всего этого, системный аналитик составляет техническое задание для отдела разработки и участвует в дальнейших контрольных обсуждениях.

Системный аналитик — одна из наиболее технических специальностей в аналитике, при этом анализирует и описывает он не данные, а IT-системы. Поэтому системному аналитику важно разбираться в графических моделях описания бизнес-процессов, так называемых нотаций (BPMN, EPC, Flowchart, UML), в компонентах информационных систем и в разных подходах к разработке.

Также в обязанности системного аналитика входит создание требований и технических заданий для разработчиков, анализ работы систем, сопровождение разработки и самостоятельное проектирование информационных систем.

Системные аналитики строят модели и алгоритмы, создают прототипы, тестируют ПО и продукт, а также могут обучать новых пользователей системы.

Кому подойдет это направление аналитики?

Людям с техническим и инженерным мышлением, тем, кто знает, что их сильные стороны — внимательность и усидчивость. Если вам интересно разбираться в том, как всё устроено, изучать и продумывать логические связи, то эта профессия непременно вас увлечет.

Подробнее узнать об этой специальности можно на странице нашего курса по системной аналитике.

UX-аналитик

UX — это User Experience (пользовательский опыт). UX-аналитик исследует взаимодействие пользователей с цифровыми продуктами, такими как сайт или мобильное приложение. То есть оценивает, насколько существующий продукт или сервис «дружелюбен» по отношению к пользователям. Например, насколько комфортно делать покупки в приложении интернет-магазина или смотреть сериалы на видео-платформе.

UX аналитик — это профессия на стыке аналитики, дизайна и исследований. UX-аналитик изучает интерфейсы, собирает данные о поведении целевой аудитории проекта, анализирует обновления конкурентов и продумывает вектор развития цифрового продукта. Свои выводы и рекомендации UX-аналитик презентует команде разработки и специалистам по развитию продукта — и, на основе этого, планируются дальнейшие улучшения.

UX-аналитик — человек, который стремится сделать продукт максимально эффективным и удобным, а для этого ему важно разбираться в исследованиях, чтобы анализировать клиентский опыт, и дизайне и разработке, чтобы давать грамотные рекомендации дизайнерам и программистам.

UX-аналитик также частично выполняет и функции веб-аналитика. Но в целом он больше работает с продуктом, чем с рекламными кампаниями, и владеет более сложным и широким набором исследований.

Такой специалист проводит аудит текущих интерфейсов и участвует в разработке новых, поэтому ему стоит разбираться в JSON, XML, HTML и в основах программирования, а также полезно владеть базовыми инструментами веб-аналитики, знать основы бизнес-анализа, работать с CJM (путями пользователя).

Кому подойдет это направление аналитики?

Тем, кому любопытно изучать сайты и приложения, кто интересуется дизайном и любит анализировать поведение других людей.

BI-аналитик

BI (Business Intelligence) — это особые инструменты для сбора, анализа и обработки данных, а BI-аналитик — это специалист, который сводит и визуализирует данные с помощью этих инструментов.

Основной продукт, который создают BI-аналитики — это различные отчеты: например, отчет по выполнению плана продаж по выручке или отчет по структуре типов оплат на сайте. При этом функционал BI-аналитика состоит скорее из сбора и визуализации данных, нежели из их глубокого анализа.

BI-аналитики отвечают на запросы коллег из бизнес департаментов, анализируя ключевые для компании процессы и компилируя данные так, чтобы они помогали управленцам быстро оценить текущую ситуацию и принять решение.

Также BI-аналитик владеет и управляет библиотекой показателей команды продаж, собирает требования и пожелания к существующим BI-инструментам и дает рекомендации по их совершенствованию. А также проводит обучение и развивает культуру потребления данных и поиска инсайтов внутри компании. 

Основным рабочим инструментом такого специалиста являются специальные BI-системы (Power BI, Tableau, Qlik Sense), но также ему полезно уметь работать и с классическими базами и системами подготовки данных (SQL, PosgreSQL, Power Query).

Кому подойдет это направление аналитики?

Тем, кому интереснее скорее не погружаться в содержание, а подбирать оптимальную форму представления данных, из большого массива делать понятные выводы. 

Узнать больше о том, что делают и что должны знать BI-аналитики, можно на странице нашего факультета BI-разработки в GeekBrains.

Аналитик Big Data 

Big Data (Большие данные) — это термин, обозначающий огромные объемы структурированных и неструктурированных данных, которые можно обработать с помощью особых аналитических инструментов.

В качестве примера Big Data можно привести статистику всего поведения всех пользователей крупной социальной сети вроде Facebook за определенный период или данные обо всех торгах на Нью-Йоркской бирже.

Ручная обработка такого массива данных была бы невероятно затяжной и трудоёмкой. Но современные инструменты позволяют эффективно их анализировать, формулировать выводы и рекомендации и даже подстраивать под них поведение систем.

Аналитики BigData занимаются построением рекомендательных и предсказательных моделей, в том числе и для искусственного интеллекта — например, учат его распознавать пол человека по фотографии. Или могут спрогнозировать вероятность покупки платной версии мобильного приложения, исходя из поведения пользователя и данных о том, как вели себя люди, купившие приложение.

Профессия аналитика больших данных скорее ближе к деятельности разработчика, чем к труду других аналитиков, хотя непосредственно написанием кода они практически не занимаются. При этом в работе таким специалистам помогают инструменты программирования (Python, Scala, Bash) и системы для работы с данными (Spark, Hadoop). Но основную базу знаний Big Data аналитика составляют продвинутые знания в математической статистике, теории вероятностей, построении математических моделей, линейной алгебре и сложных методах вычислений.

Кому подойдет это направление аналитики?

Тем, кто всегда был на короткой ноге с математикой, и хотел бы применить свои знания в современной развивающейся области. Узнать больше о профессии аналитика больших данных можно на странице нашего факультета по Big Data Analytics.

Таковы наиболее популярные и востребованные аналитические специальности — хотя на самом деле их, безусловно, больше. Также существуют профессии CRM-аналитиков, категорийных аналитиков, аналитиков продуктовых категорий, аналитиков клиентского сервиса, SMM-аналитиков и многие другие.

Надеемся, что эта статья помогла вам лучше разобраться в многообразии аналитических профессий — и, возможно, «присмотреть» свою будущую стезю!  

08.06.2020

Проблема

У некоторых моих знакомых, коллег, руководителей, эйчаров, представителей «бизнеса» в головах образовалась путаница между видами аналитиков. Понятие «аналитик» используется для совсем не похожих друг на друга профессий — бизнес-аналитик (БА), системный аналитик (СА), дата аналитик, UX-аналитик, аналитик информационной безопасности, аналитик бизнес-процессов и ещё 5–10 других, все эти виды имеют массу различий. Сейчас про конкретные два, наиболее спутанные между собой, но сильно различающиеся в отечественных IT-реалиях.

Кому будет полезна эта статья:

В общем, «Счастье для всех, даром»

Допущения

В этой статье говорится больше про ИТ-сферу.

Рассматривается «дистиллированное» значение должностей. В реальной жизни, особенно в командах, где развивают
T-shaped skills (модель развития у сотрудника компетенций из смежных профессий), всё сложнее и запутаннее, но, если ваш аналитик не многоликий Янус, то переход между разными обязанностями представляет непростую задачу.

Основная часть

Общаясь с БА и СА из различных по размеру компаний и проектов, я увидел разлад в понятиях, который рождает споры. Как это обычно бывает, отсутствие общепринятой терминологии, мешает распределению задач и ответственности в проекте между теми, кто способен их выполнять с наибольшей эффективностью. Чтобы апеллировать к объективному источнику в этих спорах, я решил поискать мнения в сети.

Делюсь результатами своих поисков.

Бизнес-анализ и системный анализ в ИТ — это наборы практик, методов и задач, которые упрощают разработку информационных систем, необходимых для решения бизнес-целей организаций. Путаница между этими двумя понятиями существует не только в отечественной среде, так:

https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_analyst:

A systems analyst is typically confined to an assigned or given system and will often work in conjunction with a business analyst. These roles, although having some overlap, are not the same.

В качестве источников, которые могли бы установить «водораздельную черту» между СА и БА я попытался использовать своды знаний БА, общепринятую профессиональную литературу, нормативные документы и статьи на разных ресурсах. Найти достаточно чётко сформулированное разделение мне не удалось. И вот почему:

• В современных русскоязычных статьях и книгах, попавшихся мне, найти истину не удалось — чаще всего мнение привязано к конкретной организационной культуре, структуре или ситуации. В некоторых статьях СА могли назвать «системным администратором», в других его пытались сравнить с финансовым аналитиком и так далее (указывать ссылки во избежание конфликтных ситуаций не буду), в третьих БА и СА рассматривались совместно в противовес другим видам аналитиков. 
• В иностранной литературе (основой изучения для БА/СА многие считают книги К.Вигерса и Д.Битти, BABOK, А.Коберна, PMI Guide to business analysis и т. д.), в которых разделения БА и СА отсутствует принципиально. В некотором роде, возможно из-за различий в бизнес-культуре, они ещё больше вводят в заблуждение. Так, книга К.Вигерса и Д.Битти определяет бизнес-аналитика, как «роль в проектной команде, основной обязанностью которой является работа с представителями заинтересованных лиц для выявления, анализа, спецификация, валидация и управление требованиями в проекте. А также его называют аналитиком требований, системным аналитиком, инженером требований, менеджером требований, аналитиков бизнес-систем или просто аналитиком». То есть понятия неотделимы и приравнены друг к другу. В книгах PMI и IIBA упоминание термина «system analyst» вообще довольно скудно, а уж описание его отличия от «business analyst» нет и в помине.
• Нормативная документация Минтруда (профессиональные стандарты) приводит довольно близкое к реальному разделению, хотя БА в стандарте рассмотрен далеко от ИТ. При этом возникает понимание, почему в отечественном бизнесе понятия так разделены — призма стандартов. Роль БА здесь — обеспечение возможности проведения изменений в организации, приносящих пользу заинтересованным сторонам, путём выявления потребностей заинтересованных сторон и обоснования решений, описывающих возможные пути реализации изменений. Роль СА — разработка, восстановление и сопровождение требований к ПО, информационной системе, продукту, средству, на протяжении их жизненного цикла.

В сложившейся ситуации, предлагаю своё видение, основываясь на опыте работы в российских ИТ-компаниях как со стороны заказчика, так и со стороны исполнителя при разработке информационных систем. В этом помог подход из
работы автора Alan Vongsavanh, которой изучил литературу и результаты нескольких интервью и собрал перечень основных навыков, составляющих львиную долю рутинной деятельности БА и СА (основную часть рабочего времени):

*В англоязычных источниках используются более подходящие термины «technology focused» и «business focused».

Где:

В совокупности эти действия позволяют сформировать полный цикл анализа требований, доведения его от заказчика до разработчика, а после — доведение готового продукта от команды разработки до заказчика. Такое взаимодействие легко ложится на фреймворки, например так оно выглядит в V-Model, водопадной модели или гибких методологиях:

Почему именно такое разделение

Навыки, требуемые БА и СА верхнеуровнево схожи, но дьявол кроется в деталях. Системному аналитику требуется намного больше практических технических навыков для полноценной деятельности, он гораздо ближе к группе технических специалистов и должен лучше понимать их язык (без этого сложно добиться уважения в коллективе, а значит, невозможно транслировать свое видение). БА в ИТ больше настроен на коммуникацию с бизнесом, его задача — определить нужду (боль), найти, сформулировать и предложить решение проблемы бизнес-заказчика с помощью ИТ систем, в некотором роде «продать» это решение. Близость и понимание пользователя помогают БА эффективнее приоритизировать задачи, описывать нефункциональные требования и ограничения в конкретном случае.

Более того, БА присущи чрезмерные требования к системе, он мыслит целями бизнеса и не должен быть скован возможностями технологий, что для СА неприемлемо. Иногда такие чрезмерные требования БА помогают найти действительно прорывные решения.

При этом есть и ограничения. У БА — это рамки доменной или изученной отрасли (например: глубокое знание правил банковской деятельности), у СА — технологий и системы (например: выдающийся опыт работы с продуктами oracle). Эти ограничения могут быть препятствием при переходе между командами, проектами и компаниями, но быстро устраняются при желании и помощи коллег.

Практически всегда аналитик в команде играет обе роли в большей или меньшей мере  (поэтому хотелось бы избежать споров о совмещении «а у нас БА ещё и вирусолог»). В некоторых случаях аналитики могут быть и не нужны, в некоторых — один специалист может полноценно выполнять обе роли. Это не нарушает правила, а говорит о совмещении ролей, уровне зрелости и ценности конкретного специалиста. В случае опытного работника — это вполне нормально, но странным выглядит вакансия «junior BA» со знанием SQL, JS и API на всем известном сайте.

https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_analyst:

Some dedicated professionals possess practical knowledge in both areas (business and systems analysis) and manage to successfully combine both of these occupations, effectively blurring the line between business analyst and systems analyst.

Абстрактный пример:

Иван — БА компании «Исполнитель».

Ева — системный аналитик компании  «Исполнитель».

Компании «Заказчик» нужна крупная доработка имеющейся системы. 

В этой ситуации задачи Ивана (БА): выявить функциональные и нефункциональные требования Заказчика и Исполнителя, устранить противоречия между заинтересованными лицами для  определения  приемлемого решения, создать прототипы, взаимодействовать с заказчиком процессе разработки, осуществить демо-показ и приемку работы. Делать все это сообща с Евой.

Задачи Евы (СА): спроектировать доработку оптимальным образом, описать ее влияние на систему, ограничения и возможные улучшения, создать спецификацию, декомпозировать и передать в разработку задачи, проконтролировать их своевременное выполнение в соответствии с требованиями. Делать все это сообща с Иваном.

Вместо вывода

Из каждого утюга слышно, что со временем сложность бизнес-проблем и их ИТ-решений возрастает по экспоненте. Наравне с этим стек технологий развивается интенсивно и экстенсивно, вширь и вглубь. Выбор правильной композиции технологий может дать прорывные конкурентные преимущества, но и действовать губительно, часто выбор осуществляется на годы вперед, ставя разработчиков в узкие рамки. 

Сложившаяся ситуация требует от ИТ аналитиков (1) глубокого познания предметной области бизнеса, особенностей внутренних процессов, внешней среды и трендов, (2) не менее глубоких знаний технологий, часто практического их использования.

Можно быть идеалистом, искать гения и требовать от него высокого понимания различных, если не полярных областей знаний. Можно спуститься на землю и понять, что такая двойственность обязанностей с большой вероятностью приведет к факапу в обоих направлениях. Сидеть на двух стульях — не лучшая практика. 

Если сложность проекта требует наличия БА и СА, то для начала следует сформировать понятие, какой уровень знания бизнеса и технических особенностей нужен от специалиста и транслировать его в публикуемую вакансию, стратегию собеседования и тестирования. Всегда хочется «one size fits all», но мы живем в реальной жизни, где это скорее осложнит поиск и увеличит цену привлечения «многостаночника».

Коллегам, нашедшим себя или планирующим работать БА или СА, советую провести такую же процедуру и честно понять для себя, хотите ли вы (1) искать зерно истины в часто не поддающемся алгоритмам и логике, постоянно изменяющемся бизнесе или (2) исследовать и проектировать сложные, запутанные, но интересные системы. Это поможет сократить путь к выбранной вершине и уменьшить дискомфорт от нахождения не на своем месте в погоне за «красивой должностью». 

Ну что, Главред, теперь понятнее? =)

Атрохов Ярослав 

https://habr.com/ru/post/501322/ 

← Назад к списку